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Enregistrement W2997351047 · doi:10.1089/end.2019.0756

Standardization of 532 nm Laser Terminology for Surgery in Benign Prostatic Hyperplasia: A Systematic Review

2019· review· en· W2997351047 sur OpenAlexaff
Michelina D. Stoddard, Kevin C. Zorn, Dean Elterman, Hannes Cash, Enrique Rijo, Vincent Misraï, Alexis E. Te, Bilal Chughtai

Notice bibliographique

RevueJournal of Endourology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrinary Bladder and Prostate Research
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTerminologyMEDLINEMedical physicsCochrane LibraryConfusionStandardizationSystematic reviewSurgeryInformation retrievalComputer scienceRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The use of GreenLight™ laser technology to remove the prostatic transitional zone transurethrally has grown considerably in recent years. This increased utilization has resulted in an increase in the number of terms that are used to describe various laser techniques. Variable terminology complicates literature analysis and publication, which can cause confusion when performing reviews and comparisons of the techniques in the available literature. It has therefore become necessary to simplify and standardize terminology used to describe transurethral prostate debulking procedures using the 532 nm laser to simplify communication on these techniques. Materials and Methods: We conducted a search on September 17, 2019, in the following databases: Ovid MEDLINE ® , Ovid EMBASE, and PubMed. Results: Of the 1115 unique records found in our database search, a total of 27 articles were selected for inclusion. Of the 16 search terms used, we found that 4 terms could be used to describe the fundamental technique associated with each search term. These terms include “vaporization,” “vaporesection,” “vapoenucleation,” and “enucleation.” Conclusions: Standardizing terminology leads to an efficient consolidation of terms based on the above outcomes. This will streamline the literature search process for future publications and facilitate comparison of varying techniques.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil0,867

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,121
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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